功率谱估计及其MATLAB仿真1经典功率谱估计经典功率谱估计是将数据工作区外的未知数据假设为零，相当于数据加窗。经典功率谱估计方法分为:相关函数法(BT法)、周期图法以及两种改进的周期图估计法即平均周期图法和平滑平均周期图法，其中周期图法应用较多,具有代表性。11相关函数法(BT法)该方法先由序列x(n)估计出自相关函数R(n),然后对R(n)进行傅立叶变换,便得到x(n)的功率谱估计。当延迟与数据长度相比很小时，可以有良好的估计精度。Matlab代码示例l(Btfangfa.M)：Fs=500;%采样频率n=0:1/Fs:1;xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*90*n)+randn(size(n);%产生含有噪声的序列nfft=512;cxn=xcorr(xn,unbiased);%计算序列的自相关函数CXk=fft(cxn,nfft);Pxx=abs(CXk);index=0:round(nfft/2-l);%Roundtowardsnearestinteger.k=index*Fs/nfft;
